Relationships between Radarsat SAR data and surface moisture content of agricultural organic soils
Notice bibliographique
Résumé
A time series of 10 C-band fine beam images were acquired over the West Monteregie region (Quebec) in 1999 to examine the potential of Radarsat to detect surface moisture content of cultivated organic soils. Soil moisture data were simultaneously collected from 10 fields cropped to carrots, potatoes, lettuces, and onions. The analysis was conducted at two levels: (i) a temporal scale (daily average value); and (ii) a spatial scale (10 fields). At the first level, we found that the average radar backscatter ) was quite well correlated to the seasonal change of the average moisture content (R 2=0.75), although the dates with a strong vegetation growth decreased the relationship. Comparison with data acquired for mineral soils indicates that organic soils exhibit a lower backscatter, especially at lower moisture content levels, suggesting that soil types should be considered prior to map soil moisture changes. At the field scale, the relationship was much lower (R 2=0.44). The quality of the relationship was proportional to vegetation cover and appeared to be crop-dependent. Best results were obtained with onions and carrots. Considering only bare organic soils, the result was satisfactory (R 2=0.79) and similar to those published on mineral soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».